FAIS — o sistema de IA pioneiro do FinCEN para detetar pistas de branqueamento de capitais a partir de relatórios de transações em numerário

A Lei do Sigilo Bancário dos EUA (Bank Secrecy Act) exige que os bancos apresentem um Relatório de Transação em Numerário (CTR) para transações em dinheiro superiores a 10.000 dólares, gerando um volume de documentação que nenhuma equipa de analistas humanos conseguiria rever manualmente. A Rede de Combate a Crimes Financeiros (FinCEN) construiu o FAIS, um sistema de inteligência artificial que combina raciocínio baseado em regras com uma base de dados partilhada em "quadro negro" ("blackboard"), para ligar CTRs, empresas e indivíduos e sinalizar padrões consistentes com fracionamento ("structuring") ou sobreposição de camadas ("layering").

O FAIS entrou em funcionamento em março de 1993. Um grupo dedicado de analistas utilizou-o para processar cerca de 200.000 transações por semana.

Na altura de um estudo de caso revisto por pares publicado na AI Magazine em 1995, o sistema tinha gerado mais de 400 relatórios de apoio a investigações, correspondentes a mais de mil milhões de dólares em fundos potencialmente branqueados — pistas que foram entregues a agências de aplicação da lei para investigação adicional. Uma revisão contemporânea do Gabinete de Avaliação Tecnológica do Congresso dos EUA corroborou o estado operacional do sistema e o seu papel na identificação de pistas que, de outra forma, não teriam surgido das declarações em bruto.

A evidência documentada remonta ao início/meados da década de 1990 e descreve uma ferramenta interna de aplicação da lei: as fontes analisadas não incluem uma avaliação independente mais recente, nem descrevem um mecanismo público de transparência ou auditoria. O FAIS é anterior aos métodos modernos de aprendizagem automática, baseando-se antes em regras periciais — um exemplo precoce, mas rigorosamente documentado, de IA aplicada a uma função de conformidade do setor público.